Wie kann ich die Leistung von PostgreSQL-LIKE-Abfragen optimieren?

Analyse der Leistungsunterschiede bei PostgreSQL LIKE-Abfragen

Der LIKE-Operator von PostgreSQL ist für seine ressourcenintensiven Vorgänge mit erheblichen Antwortzeitunterschieden bekannt. Dieses Problem besteht auch dann weiterhin, wenn für das relevante Feld ein Btree-Index vorhanden ist (was normalerweise LIKE-Abfragen erleichtert).

Lösungsanalyse

Einige schlagen vor, die Volltextsuche (FTS) zu verwenden, um dieses Problem zu lösen, aber das funktioniert nicht für LIKE-Vorgänge. Am besten nutzen Sie einen bestimmten Indextyp:

Trigramm-Index

Installieren Sie das pg_trgm-Modul, um GIN- oder GiST-Triple-Indizes zu erstellen. Drillinge erfassen eine Folge von drei Zeichen in einem Wort und unterstützen die Modi LIKE und ILIKE. Bei Werten unter drei Zeichen wird weiterhin ein Index-Scan verwendet, um die Leistung sicherzustellen.

Präfixabgleich

Verwenden Sie den in PostgreSQL 11 eingeführten ^@-Operator. Dieser Operator führt effizient einen Präfixabgleich ohne Platzhalterpräfixe durch. Die Verwendung kann jedoch eingeschränkt sein, bis in zukünftigen PostgreSQL-Versionen weitere Optimierungen vorgenommen werden.

COLLATE „C“ und text_pattern_ops

COLLATE „C“ erstellt einen Index mithilfe der C-Sortierung und ermöglicht einen Präfixabgleich ähnlich dem ^@-Operator. Alternativ können Sie text_pattern_ops oder varchar_pattern_ops verwenden, um einen Btree-Index zu erstellen, der die beste Leistung für links verankerte Muster (d. h. Muster ohne führende Platzhalter) bietet.

Weitere Hinweise

• Verwenden Sie die Funktion „lower()“ oder „uppercase()“, um die Groß-/Kleinschreibung umzuwandeln und so Abfragen zu optimieren, bei denen die Groß-/Kleinschreibung beachtet wird.
• Für komplexere Mustervergleichsszenarien sollten Sie die Verwendung regulärer Ausdrücke (z. B. SIMILAR TO) in Betracht ziehen.
• Analysieren Sie Ihre Tabelle, um festzustellen, ob die von Ihnen erstellten Indizes effektiv genutzt werden.

Durch den Einsatz geeigneter Indizierungstechniken können Sie die Leistung von LIKE-Abfragen in PostgreSQL erheblich verbessern, Unterschiede in der Antwortzeit reduzieren und eine konsistente Leistung sicherstellen.

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